Tecnología
Crean un nuevo algoritmo para los robots domésticos
El programa mejora el reconocimiento de objetos
Un requisito imprescindible para cualquier robot futuro que deba ser capaz de realizar diversas tareas domésticas es poder reconocer los objetos que se supone va a manipular. Pero si bien el reconocimiento de objetos es uno de los temas más ampliamente estudiados en la inteligencia artificial, incluso los mejores sistemas detectores de objetos fallan en la mayor parte de los casos.
El equipo de Lawson Wong, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) en Cambridge, Estados Unidos, cree que los robots domésticos deberían aprovechar su movilidad y sus entornos relativamente estáticos para hacer más fácil el reconocimiento de objetos, recurriendo a fotografiarlos desde múltiples perspectivas antes de intentar determinar su identidad.
Procesar adecuadamente las fotos de un mismo objeto tomadas desde direcciones distintas, no es tan fácil como pueda parecer, y se han venido arrastrando varios desafíos computacionales desde hace tiempo. Estos obstáculos parece que por fin han sido superados.
Wong, Leslie Kaelbling y Tomás Lozano Pérez consideraron escenarios en los que tenían de 20 a 30 imágenes diferentes de objetos domésticos apiñados un tanto caóticamente sobre una mesa, como suele ser lo habitual en muchos hogares. En algunos de los escenarios, los grupos de objetos incluían repeticiones del mismo objeto, como puedan ser dos vasos vacíos del mismo modelo exacto y muy juntos, lo que convierte a la tarea de hacer coincidir las diferentes perspectivas en algo más difícil.
Wong y sus colegas han demostrado ahora que un sistema que utiliza un algoritmo ya disponible para agregar diferentes perspectivas puede reconocer cuatro veces más objetos que uno que utilice una única perspectiva, reduciendo al mismo tiempo el número de fallos de identificación.
Además, trabajando sobre la base de dicho algoritmo, han creado uno que es igual de preciso pero que, en algunos casos, es 10 veces más rápido, haciéndolo más práctico para su uso en tiempo real por robots domésticos.
El nuevo algoritmo podría permitir a los robots domésticos identificar mejor los objetos en entornos desordenados, entornos que son más comunes en nuestros hogares de lo que querríamos.
| Un requisito imprescindible para cualquier robot futuro que deba ser capaz de realizar diversas tareas domésticas es poder reconocer los objetos que se supone va a manipular. Pero si bien el reconocimiento de objetos es uno de los temas más ampliamente estudiados en la inteligencia artificial, incluso los mejores sistemas detectores de objetos fallan en la mayor parte de los casos.
El equipo de Lawson Wong, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) en Cambridge, Estados Unidos, cree que los robots domésticos deberían aprovechar su movilidad y sus entornos relativamente estáticos para hacer más fácil el reconocimiento de objetos, recurriendo a fotografiarlos desde múltiples perspectivas antes de intentar determinar su identidad.
Procesar adecuadamente las fotos de un mismo objeto tomadas desde direcciones distintas, no es tan fácil como pueda parecer, y se han venido arrastrando varios desafíos computacionales desde hace tiempo. Estos obstáculos parece que por fin han sido superados.
Wong, Leslie Kaelbling y Tomás Lozano Pérez consideraron escenarios en los que tenían de 20 a 30 imágenes diferentes de objetos domésticos apiñados un tanto caóticamente sobre una mesa, como suele ser lo habitual en muchos hogares. En algunos de los escenarios, los grupos de objetos incluían repeticiones del mismo objeto, como puedan ser dos vasos vacíos del mismo modelo exacto y muy juntos, lo que convierte a la tarea de hacer coincidir las diferentes perspectivas en algo más difícil.
Wong y sus colegas han demostrado ahora que un sistema que utiliza un algoritmo ya disponible para agregar diferentes perspectivas puede reconocer cuatro veces más objetos que uno que utilice una única perspectiva, reduciendo al mismo tiempo el número de fallos de identificación.
Además, trabajando sobre la base de dicho algoritmo, han creado uno que es igual de preciso pero que, en algunos casos, es 10 veces más rápido, haciéndolo más práctico para su uso en tiempo real por robots domésticos.
El nuevo algoritmo podría permitir a los robots domésticos identificar mejor los objetos en entornos desordenados, entornos que son más comunes en nuestros hogares de lo que querríamos.